اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی اجرای MCMC در Stan

کتاب بهینه‌سازی اجرای MCMC در Stan

تگ‌ها: MCMC Stan آمار آمار بیزی احتمالات بهینه‌سازی MCMC تحلیل داده روش‌های مونت‌کارلو مدل‌سازی آماری یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی اجرای MCMC در Stan

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری مونت‌کارلو مارکوف چین
  • 2. مفاهیم پایه آمار بیزی
  • 3. مدل‌های احتمالاتی و توابع توزیع
  • 4. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 5. ساختار یک مدل Stan
  • 6. انواع داده در Stan
  • 7. توابع ریاضی و آماری در Stan
  • 8. پارامترها و متغیرهای پنهان در Stan
  • 9. تابع لگاریتم احتمال (Log Probability) در Stan
  • 10. نمونه‌برداری با الگوریتم‌های MCMC
  • 11. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 12. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 13. تنظیم پارامترهای HMC
  • 14. تشخیص همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 15. آزمون‌های همگرایی (R-hat, Effective Sample Size)
  • 16. تحلیل حساسیت مدل به پارامترهای اولیه
  • 17. تفسیر نتایج MCMC
  • 18. استفاده از priors در مدل‌سازی بیزی
  • 19. انتخاب prior مناسب
  • 20. تأثیر prior بر نتایج
  • 21. مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 22. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
  • 23. مدل‌های رگرسیون لجستیک در Stan
  • 24. مدل‌های بقا در Stan
  • 25. مدل‌های مخلوط (Mixture Models) در Stan
  • 26. مدل‌سازی داده‌های گسسته در Stan
  • 27. مدل‌سازی داده‌های زمان سری در Stan
  • 28. مدل‌های پویای خطی در Stan
  • 29. استفاده از Stan با R
  • 30. استفاده از Stan با Python
  • 31. عیب‌یابی مشکلات رایج در Stan
  • 32. بهینه‌سازی سرعت اجرای مدل‌های Stan
  • 33. روش‌های موازی‌سازی در Stan
  • 34. مقایسه Stan با سایر نرم‌افزارهای MCMC
  • 35. استفاده از Stan برای مدل‌سازی پیچیده
  • 36. مدل‌سازی با داده‌های از دست رفته
  • 37. مدل‌سازی با متغیرهای توضیحی چندگانه
  • 38. مدل‌سازی با ساختارهای داده‌ای پیچیده
  • 39. اعتبارسنجی مدل‌های Stan
  • 40. آزمون‌های پسین (Posterior Predictive Checks)
  • 41. تحلیل عدم قطعیت در مدل‌های Stan
  • 42. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های Stan
  • 43. کاربردهای Stan در علوم زیستی
  • 44. کاربردهای Stan در علوم اجتماعی
  • 45. کاربردهای Stan در مهندسی
  • 46. تکنیک‌های پیشرفته در Stan
  • 47. مدل‌سازی غیرپارامتری با Stan
  • 48. استفاده از Stan برای یادگیری ماشین
  • 49. بهینه‌سازی مدل با استفاده از gradient-based methods
  • 50. مدل‌سازی بیزی سلسله مراتبی پیشرفته
  • 51. تحلیل واریانس بیزی با Stan
  • 52. تفسیر و ارائه نتایج مدل‌سازی بیزی
  • 53. نوشتن کدهای Stan قابل فهم و نگهداری
  • 54. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 55. مقایسه مدل‌های مختلف با استفاده از Stan
  • 56. انتخاب مدل مناسب با استفاده از معیارهای اطلاعاتی (DIC, WAIC)
  • 57. تکنیک‌های کاهش خطا در مدل‌سازی Stan
  • 58. مدل‌سازی بیزی در حضور مقادیر پرت
  • 59. استفاده از Stan برای شبیه‌سازی مدل‌ها
  • 60. درک عمیق‌تر الگوریتم‌های MCMC در Stan
  • 61. تأثیر انتخاب الگوریتم MCMC بر نتایج
  • 62. مدل‌سازی بیزی با استفاده از داده‌های محدود
  • 63. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های فضایی
  • 64. مدل‌سازی بیزی با استفاده از داده‌های چندمتغیره
  • 65. تحلیل حساسیت مدل به مفروضات
  • 66. نوشتن مدل‌های Stan با کارایی بالا
  • 67. بهینه‌سازی کدهای Stan برای اجرا بر روی سخت‌افزارهای مختلف
  • 68. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های پوششی
  • 69. مدل‌سازی بیزی در مسائل تصمیم‌گیری
  • 70. کاربردهای Stan در تحلیل ریسک
  • 71. تکنیک‌های پیشرفته در تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 72. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های ناهمگن
  • 73. مدل‌سازی بیزی با استفاده از داده‌های تایید نشده
  • 74. تفسیر نتایج مدل‌سازی بیزی برای مخاطبان غیرمتخصص
  • 75. توسعه ابزارهای کمکی برای مدل‌سازی با Stan
  • 76. بهینه‌سازی فرآیند مدل‌سازی بیزی با Stan
  • 77. نوشتن گزارش‌های مدل‌سازی بیزی با استفاده از Stan
  • 78. مدل‌سازی بیزی در حضور داده‌های سانسور شده
  • 79. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های پانل
  • 80. مدل‌سازی بیزی با استفاده از داده‌های شبکه
  • 81. تکنیک‌های پیشرفته در تحلیل حساسیت مدل
  • 82. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های تصویربرداری
  • 83. مدل‌سازی بیزی در حوزه مالی
  • 84. کاربردهای Stan در پیش‌بینی آب‌وهوا
  • 85. تحلیل واریانس بیزی در حضور داده‌های نامتوازن
  • 86. تفسیر نتایج مدل‌سازی بیزی در حوزه سلامت
  • 87. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 88. مدل‌سازی بیزی در حوزه مهندسی برق
  • 89. تکنیک‌های پیشرفته در مدیریت داده‌ها برای مدل‌سازی با Stan
  • 90. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های زمین‌شناسی
  • 91. مدل‌سازی بیزی در حوزه علوم محیطی
  • 92. کاربردهای Stan در تحلیل داده‌های کشاورزی
  • 93. تحلیل واریانس بیزی در حضور داده‌های چندسطحی
  • 94. تفسیر نتایج مدل‌سازی بیزی در حوزه مدیریت
  • 95. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 96. مدل‌سازی بیزی در حوزه علوم کامپیوتر
  • 97. تکنیک‌های پیشرفته در اعتبارسنجی مدل‌های Stan
  • 98. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های حقوقی
  • 99. مدل‌سازی بیزی در حوزه علوم سیاسی
  • 100. کاربردهای Stan در تحلیل داده‌های آموزشی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.